專利名稱：基于垂直加速度及路面圖像的路面類型識(shí)別方法及裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明實(shí)施例涉及一種基于垂直加速度及路面圖像的路面類型識(shí)別方法及裝置， 尤其涉及一種車輛行駛過程中的路面類型識(shí)別技術(shù)。
背景技術(shù)：
路面識(shí)別技術(shù)對(duì)于汽車的安全行駛以及自動(dòng)駕駛方面，有著重要的意義。通過路面識(shí)別技術(shù)，可以由計(jì)算機(jī)主動(dòng)對(duì)路面進(jìn)行判斷，從而采取相應(yīng)的駕駛策略，用以提高乘客的舒適度，節(jié)省燃油，以及避免各種汽車行駛過程中的危險(xiǎn)。現(xiàn)有技術(shù)中的路面識(shí)別技術(shù)主要是通過圖像處理技術(shù)完成，將采集來的路面圖像，利用圖像處理技術(shù)進(jìn)行分析，從而得出路面類型的判斷結(jié)果。但單純使用圖像識(shí)別的辦法具有一定的局限性。圖像的亮度受到車輛行駛環(huán)境影響較大。例如，車輛駛在陽光直射和具有時(shí)隱時(shí)現(xiàn)陰影的路面上時(shí)；車輛在夜間行駛且路面無照明時(shí)。由于圖像識(shí)別對(duì)象是道路表面的成像，所以對(duì)一些特殊路面不能反映其真實(shí)的顛簸特性。例如，落葉覆蓋的柏油路(顛簸特性與無落葉的柏油路相同)；薄雪覆蓋的碎石路(顛簸特性與無積雪的碎石路相同)。所以，單純使用圖像識(shí)別技術(shù)進(jìn)行的路面識(shí)別，無法面對(duì)復(fù)雜的路面情況，識(shí)別效果有限。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明實(shí)施例的目的在于提供一種基于垂直加速度及路面圖像的路面類型識(shí)別方法及裝置，以提高了路面識(shí)別的范圍和準(zhǔn)確率。為實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于垂直加速度及路面圖像的路面類型識(shí)別方法，包括采集車輛垂直方向的垂直加速度數(shù)據(jù)；采集車輛的行駛速度數(shù)據(jù)；采集車輛行駛過程中的路面圖像數(shù)據(jù)；對(duì)所述行駛速度數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，生成橫軸為時(shí)間、縱軸為車輛水平位移的路面水平位移數(shù)據(jù)；對(duì)所述垂直加速度數(shù)據(jù)和所述路面水平位移數(shù)據(jù)進(jìn)行合成處理，生成橫軸為路面水平位移、縱軸為垂直加速度的位移加速度數(shù)據(jù)；將所述位移加速度數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，生成橫軸為空間頻率、縱軸為空間頻率分量的位移加速度空間頻率數(shù)據(jù)；對(duì)所述位移加速度空間頻率數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，生成位移加速度特征數(shù)據(jù)；對(duì)所述路面圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，生成路面圖像特征數(shù)據(jù)；將所述位移加速度特征數(shù)據(jù)和所述路面圖像特征數(shù)據(jù)進(jìn)行合并處理，生成分類器輸入數(shù)據(jù)；將所述分類器輸入數(shù)據(jù)輸入至經(jīng)過訓(xùn)練的分類器，從而得出路面分類結(jié)果。
本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種基于垂直加速度及路面圖像的路面類型識(shí)別裝置。包括垂直加速度數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集車輛垂直方向的垂直加速度數(shù)據(jù)；行駛速度數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集車輛的行駛速度數(shù)據(jù)；路面圖像數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集車輛行駛過程中的路面圖像數(shù)據(jù)；水平位移數(shù)據(jù)生成模塊，用于將所述對(duì)所述行駛速度數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，生成橫軸為時(shí)間、縱軸為車輛水平位移的路面水平位移數(shù)據(jù)；位移加速度數(shù)據(jù)生成模塊，用于對(duì)所述垂直加速度數(shù)據(jù)和所述路面水平位移數(shù)據(jù)進(jìn)行合成處理，生成橫軸為路面水平位移、縱軸為垂直加速度的位移加速度數(shù)據(jù)；位移加速度空間頻率數(shù)據(jù)生成模塊，用于將所述位移加速度數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，生成橫軸為空間頻率、縱軸為空間頻率分量的位移加速度空間頻率數(shù)據(jù)；位移加速度特征數(shù)據(jù)提取模塊，用于對(duì)所述位移加速度空間頻率數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，生成位移加速度特征數(shù)據(jù)；路面圖像特征數(shù)據(jù)提取模塊，用于對(duì)所述路面圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，生成路面圖像特征數(shù)據(jù)；分類器輸入數(shù)據(jù)生成模塊，用于將所述位移加速度特征數(shù)據(jù)和所述路面圖像特征數(shù)據(jù)進(jìn)行合并處理，生成分類器輸入數(shù)據(jù)；經(jīng)過訓(xùn)練的分類器，用于對(duì)所述分類器輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，從而得出路面分類結(jié)果。由上述技術(shù)方案可知，本發(fā)明實(shí)施例通過引入了新的包含空間頻率的位移加速度特征數(shù)據(jù)，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)單純使用路面圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行路面識(shí)別的不足。由于包含空間頻率的位移加速度特征數(shù)據(jù)，來源于完整的位移加速度數(shù)據(jù)，即車輛與地面直接接觸后，產(chǎn)生的上下振動(dòng)的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，更直接的體現(xiàn)了路面表面的狀況。同時(shí)，結(jié)合路面的圖像數(shù)據(jù)，將兩種類型數(shù)據(jù)結(jié)合后，作為分類器的輸入數(shù)據(jù)，增加了樣本維度，大幅度的提高了路面識(shí)別的范圍和準(zhǔn)確率。下面通過附圖和實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案做進(jìn)一步的詳細(xì)描述。


為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。圖1為本發(fā)明實(shí)施例一的基于垂直加速度及路面圖像的路面類型識(shí)別方法的流程圖；圖2為本發(fā)明實(shí)施例一的位移加速度數(shù)據(jù)的合成示意圖；圖3為本發(fā)明實(shí)施例二的基于垂直加速度及路面圖像的路面類型識(shí)別裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實(shí)施方式
下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。實(shí)施例一本發(fā)明實(shí)施例的基于垂直加速度及路面圖像的路面類型識(shí)別方法，通過對(duì)車輛行駛過程中的水平速度及垂直方法的加速度的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并結(jié)合圖像識(shí)別技術(shù)，進(jìn)行路面識(shí)別。如圖1所示，整個(gè)過程需要采集三個(gè)數(shù)據(jù)量，即車輛的垂直加速度數(shù)據(jù)、行駛速度數(shù)據(jù)和路面圖像數(shù)據(jù)。整個(gè)數(shù)據(jù)處理過程，也是針對(duì)這三個(gè)數(shù)據(jù)量的處理。車輛行駛速度，主要用來生成路面水平位移數(shù)據(jù)。將垂直加速度數(shù)據(jù)與路面水平位移數(shù)據(jù)相結(jié)合構(gòu)成了位移加速度數(shù)據(jù)。然后對(duì)位移加速度數(shù)據(jù)處理后，生成位移加速度空間頻率數(shù)據(jù)，進(jìn)而提取出基于空間頻率的位移加速度特征數(shù)據(jù)。然后將該包含空間頻率的位移加速度特征數(shù)據(jù)和路面圖像特征數(shù)據(jù)相結(jié)合，作為分類器的輸入數(shù)據(jù)，完成路面的識(shí)別。如圖1所示，其為本發(fā)明實(shí)施例一的基于垂直加速度及路面圖像的路面類型識(shí)別方法的流程圖，本發(fā)明實(shí)施例的路面類型識(shí)別方法可以分為三個(gè)階段，具體包括如下步驟(一 )數(shù)據(jù)采集階段步驟101、采集車輛的垂直加速度數(shù)據(jù)；上述垂直加速度數(shù)據(jù)可以表示為由車輛垂直加速度和采集該垂直加速度所對(duì)應(yīng)的時(shí)間構(gòu)成的數(shù)據(jù)對(duì)序列，也可以表示為橫軸為時(shí)間、縱軸為垂直加速度的曲線。垂直加速的數(shù)據(jù)采集可以通過安裝在車輛上的加速度傳感器來采集。加速度傳感器可以安裝在車輛上的任意位置。本實(shí)施例中，優(yōu)選安裝于車輛的懸架上。加速度傳感器安裝于車輛的懸架上，能夠更敏感的采集到車輛在垂直方向上的加速度變化。步驟102、采集車輛的行駛速度數(shù)據(jù)；上述行駛速度數(shù)據(jù)可以表示為由行駛速度和采集該行駛速度所對(duì)應(yīng)的時(shí)間所構(gòu)成的數(shù)據(jù)對(duì)序列，也可以表示為橫軸為時(shí)間、縱軸為車輛的行駛速度的曲線。在本實(shí)施例中，優(yōu)選從ABS防抱死系統(tǒng)中的編碼器裝置中采集數(shù)據(jù)。當(dāng)然對(duì)于沒有ABS防抱死系統(tǒng)的車輛，可以另外設(shè)置速度檢測(cè)裝置或者普通的汽車自身帶有的時(shí)速檢測(cè)裝置。在實(shí)際的應(yīng)用中，由于垂直方向的加速度變化比較快，而車輛水平行駛速度的變化相對(duì)緩慢，因此，可以使加速度的采樣頻率高于車輛速度數(shù)據(jù)的采樣頻率。步驟103、采集車輛行駛過程中的路面圖像數(shù)據(jù)；對(duì)于圖像數(shù)據(jù)的采集，可以采用每S米(優(yōu)選為一個(gè)車身的長(zhǎng)度)采集一幅或幾幅圖像的方式。即采樣方式是基于固定的位移間隔。當(dāng)然也可以基于固定的時(shí)間間隔進(jìn)行路面圖像的采集，由于車速是可以測(cè)得，這樣可以通過計(jì)算，同樣可以做到在每個(gè)S米內(nèi)選取一副圖像對(duì)其進(jìn)行圖像的直方圖和紋理特征提取。需要說明的是上述三類數(shù)據(jù)的采集步驟，并沒有確定的先后順序。上述的數(shù)據(jù)采樣過程中，也可以包括對(duì)于采樣后的數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理等操作，以去掉噪聲。
(二)數(shù)據(jù)處理及合成階段(1)車輛行駛數(shù)據(jù)的處理步驟104、對(duì)所述行駛速度數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，生成橫軸為時(shí)間、縱軸為路面水平位移的路面水平位移數(shù)據(jù)；該步驟中，將車輛的行駛速度對(duì)時(shí)間t進(jìn)行積分，即可得到上述路面水平位移數(shù)據(jù)。在實(shí)際應(yīng)用中，由于垂直方向的加速度變化比較快，而車輛水平行駛速度的變化相對(duì)緩慢，因此，可以使加速度的采樣頻率高于車輛速度數(shù)據(jù)的采樣頻率。為了將垂直加速度數(shù)據(jù)和路面水平位移數(shù)據(jù)進(jìn)行合成處理的需要，在步驟104之前，還可以包括對(duì)所述車輛的行駛速度數(shù)據(jù)進(jìn)行插值處理，使得所述車輛的行駛速度數(shù)據(jù)的采樣頻率與所述垂直加速度數(shù)據(jù)的采樣頻率相匹配。由于加速度和車輛速度的采樣頻率均為固定值，數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系較為明確，便于進(jìn)行數(shù)據(jù)調(diào)整。(2)車輛行駛數(shù)據(jù)的合成及特征提取步驟105、對(duì)所述垂直加速度數(shù)據(jù)和所述路面水平位移數(shù)據(jù)進(jìn)行合成處理，生成橫軸為路面水平位移、縱軸為路面垂直位移的位移加速度數(shù)據(jù)；如圖2所示，其為本發(fā)明實(shí)施例一的位移加速度數(shù)據(jù)的合成示意圖。其中a(t)表示路面垂直位移數(shù)據(jù)，x(t)表示路面水平位移數(shù)據(jù)。步驟106、將所述位移加速度數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，生成橫軸為空間頻率、縱軸為空間頻率分量的位移加速度空間頻率數(shù)據(jù)；該步驟可以具體為步驟1061、以水平位移間隔S為單位，將所述位移加速度數(shù)據(jù)進(jìn)行分段，生成η個(gè)位移加速度數(shù)據(jù)樣本；其中，水平位移間隔S優(yōu)選為車身長(zhǎng)度。步驟1062、使用Lomb算法(Lomb算法是一種針對(duì)非均勻采樣數(shù)據(jù)的功率譜估計(jì)方法)分別對(duì)所述η個(gè)位移加速度數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行處理，生成包含η個(gè)橫軸為空間頻率、縱軸為空間頻率分量的子位移加速度空間頻率數(shù)據(jù)的位移加速度空間頻率數(shù)據(jù)。由于位移加速度空間頻率數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)于χ軸上的間距不是相等的，即路面水平位移在X軸上對(duì)應(yīng)的點(diǎn)是不等距的，這是由于車輛行駛速度在不停變化的原因，如果車輛能保持勻速行駛，則X上數(shù)據(jù)是等距的，否則間距是變化的。為了將路面水平位移在X軸上進(jìn)行等距的分布，使用了 Lomb算法，使用Lomb算法處理后的數(shù)據(jù)，路面水平位移在χ軸的增量是相等的，而且每一個(gè)χ軸數(shù)據(jù)都將對(duì)應(yīng)一個(gè)y軸的垂直加速度數(shù)據(jù)。Lomb算法同時(shí)也包含了傅立葉變換的操作。因此，對(duì)η個(gè)位移加速度數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行Lomb算法處理后，便生成了位移加速度空間頻率數(shù)據(jù)。在本實(shí)施例中引入了空間頻率的概念，其實(shí)質(zhì)上就是針對(duì)橫軸為路面水平位移、 縱軸為垂直加速度的位移加速度數(shù)據(jù)進(jìn)行了傅里葉變換后產(chǎn)生的結(jié)果。在此進(jìn)行簡(jiǎn)單的概念解釋(1)時(shí)間頻率傳統(tǒng)時(shí)域和頻域的術(shù)語定義如下“時(shí)域(時(shí)間域)——自變量是時(shí)間，即橫軸是時(shí)間，縱軸是信號(hào)的變化。其動(dòng)態(tài)信號(hào)X(t)是描述信號(hào)在不同時(shí)刻取值的函數(shù)。
頻域(頻率域)——自變量是頻率，即橫軸是頻率，縱軸是該頻率信號(hào)的幅度，也就是通常說的頻譜圖。頻譜圖描述了信號(hào)的頻率結(jié)構(gòu)及頻率與該頻率信號(hào)幅度的關(guān)系。使用傅里葉變換進(jìn)行的傳統(tǒng)意義的時(shí)域到頻域的轉(zhuǎn)換是針對(duì)橫軸為時(shí)間，縱軸為函數(shù)值的數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，如圖3中的a(t)或x(t)函數(shù)。轉(zhuǎn)換后的結(jié)果，橫軸為頻率，在本發(fā)明的實(shí)施例中，為了區(qū)別與其它概念，我們稱之為“時(shí)間頻率”；縱軸上的每個(gè)幅值傳統(tǒng)稱為“頻率分量”，在本專利實(shí)施例中，為了區(qū)分別于其它概念，我們稱之為“時(shí)間頻率分量”。(2)空間頻率如圖3中，最右邊的坐標(biāo)圖，函數(shù)a(x)，橫坐標(biāo)為路面水平位移，縱軸為函數(shù)值，即垂直加速度。在本發(fā)明的實(shí)施例中，仍然使用傅里葉變換進(jìn)行處理，在傅里葉運(yùn)算的過程中，仍然把橫軸的X數(shù)據(jù)等同于時(shí)間t對(duì)待。在本實(shí)施例中，為了區(qū)別于傳統(tǒng)的傅立葉變換結(jié)果，將轉(zhuǎn)換后得到的結(jié)果中，橫軸數(shù)據(jù)稱之為“空間頻率”；縱軸上的每個(gè)幅值即為“空間頻率分量”。與傳統(tǒng)的傅立葉變換的區(qū)別關(guān)鍵在于轉(zhuǎn)換對(duì)象的橫坐標(biāo)是位移，而非時(shí)間。步驟107、對(duì)所述位移加速度空間頻率數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，生成位移加速度特征數(shù)據(jù)；該步驟可以具體為根據(jù)預(yù)先設(shè)定的起始頻率、步距頻率和終止頻率(具體參數(shù)設(shè)定大小根據(jù)使用場(chǎng)合和經(jīng)驗(yàn)確定)，計(jì)算每個(gè)子路面輪廓空間頻率數(shù)據(jù)內(nèi)，從所述起始頻率開始、到所述終止頻率為止，每段步距頻率內(nèi)對(duì)應(yīng)的空間頻率分量的和。從而生成η個(gè)子位移加速度空間頻率特征數(shù)據(jù)，所述子位移加速度空間頻率特征數(shù)據(jù)包含m個(gè)空間頻率分量的和。具體而言，例如，起始頻率為0Hz，步距頻率為1Hz，終止頻率為150Hz，使用起始頻率、步距頻率和終止頻率這3個(gè)參數(shù)對(duì)獲得的曲線進(jìn)行分段積分，亦即計(jì)算從OHz到IHz (χ 軸從數(shù)值從0至1)、IHz到2Hz......的y軸空間頻率分量進(jìn)行分段積分。將所述η個(gè)子位移加速度空間頻率特征數(shù)據(jù)進(jìn)行組合，生成所述位移加速度特征矩陣Yi
權(quán)利要求
1.一種基于垂直加速度及路面圖像的路面類型識(shí)別方法，其特征在于，包括 采集車輛垂直方向的垂直加速度數(shù)據(jù)；采集車輛的行駛速度數(shù)據(jù)； 采集車輛行駛過程中的路面圖像數(shù)據(jù)；對(duì)所述行駛速度數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，生成橫軸為時(shí)間、縱軸為車輛水平位移的路面水平位移數(shù)據(jù)；對(duì)所述垂直加速度數(shù)據(jù)和所述路面水平位移數(shù)據(jù)進(jìn)行合成處理，生成橫軸為路面水平位移、縱軸為垂直加速度的位移加速度數(shù)據(jù)；將所述位移加速度數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，生成橫軸為空間頻率、縱軸為空間頻率分量的位移加速度空間頻率數(shù)據(jù)；對(duì)所述位移加速度空間頻率數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，生成位移加速度特征數(shù)據(jù)； 對(duì)所述路面圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，生成路面圖像特征數(shù)據(jù)； 將所述位移加速度特征數(shù)據(jù)和所述路面圖像特征數(shù)據(jù)進(jìn)行合并處理，生成分類器輸入數(shù)據(jù)；將所述分類器輸入數(shù)據(jù)輸入至經(jīng)過訓(xùn)練的分類器，從而得出路面分類結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于在對(duì)所述行駛速度數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，生成橫軸為時(shí)間、縱軸為路面水平位移的路面水平位移數(shù)據(jù)的步驟之前，包括對(duì)所述車輛的行駛速度數(shù)據(jù)進(jìn)行插值處理，使得所述車輛的行駛速度數(shù)據(jù)的采樣頻率與所述垂直加速度數(shù)據(jù)的采樣頻率相匹配。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述位移加速度數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，生成橫軸為空間頻率、縱軸為空間頻率分量的位移加速度空間頻率數(shù)據(jù)的步驟具體為以水平位移間隔S為單位，將所述位移加速度數(shù)據(jù)進(jìn)行分段，生成η個(gè)位移加速度數(shù)據(jù)樣本；使用Lomb算法分別對(duì)所述η個(gè)位移加速度數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行處理，生成包含η個(gè)橫軸為空間頻率、縱軸為空間頻率分量的子位移加速度空間頻率數(shù)據(jù)的位移加速度空間頻率數(shù)據(jù)。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述位移加速度特征數(shù)據(jù)具體為位移加速度特征矩陣Yl ；所述對(duì)所述位移加速度空間頻率數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，生成位移加速度特征數(shù)據(jù)的步驟具體為根據(jù)預(yù)先設(shè)定的起始頻率、步距頻率和終止頻率，計(jì)算每個(gè)子位移加速度空間頻率數(shù)據(jù)內(nèi)，從所述起始頻率開始、到所述終止頻率為止，每段步距頻率內(nèi)對(duì)應(yīng)的空間頻率分量的和；從而生成η個(gè)子位移加速度空間頻率特征數(shù)據(jù)，所述子位移加速度空間頻率特征數(shù)據(jù)包含m個(gè)空間頻率分量的和；將所述η個(gè)子位移加速度空間頻率特征數(shù)據(jù)進(jìn)行組合，生成所述位移加速度特征矩陣Yl
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于， 所述路面圖像特征數(shù)據(jù)具體為路面圖像特征矩陣Y2 ；所述對(duì)所述路面圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，生成路面圖像特征數(shù)據(jù)的步驟具體為 所述路面圖像數(shù)據(jù)包括η個(gè)子路面圖像數(shù)據(jù)；提取每個(gè)所述子路面圖像數(shù)據(jù)的直方圖數(shù)據(jù)和紋理數(shù)據(jù)，生成η個(gè)子路面圖像數(shù)據(jù)樣本，每個(gè)所述子路面圖像數(shù)據(jù)樣本包括P個(gè)所述直方圖數(shù)據(jù)和q個(gè)紋理數(shù)據(jù)； 將所述η個(gè)子路面圖像數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行組合，生成所述路面圖像特征矩陣Υ2
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于， 所述分類器輸入數(shù)據(jù)具體為分類器輸入特征矩陣Y3 ；所述將所述位移加速度特征數(shù)據(jù)和所述路面圖像特征數(shù)據(jù)進(jìn)行合并處理，生成分類器輸入數(shù)據(jù)的步驟具體為將所述位移加速度特征矩陣Yl和所述路面圖像特征矩陣Y2在垂直方向上拼接在一起，生成分類器輸入特征矩陣Y3
7.一種基于垂直加速度及路面圖像的路面類型識(shí)別裝置，其特征在于，包括 垂直加速度數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集車輛垂直方向的垂直加速度數(shù)據(jù)； 行駛速度數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集車輛的行駛速度數(shù)據(jù)；路面圖像數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集車輛行駛過程中的路面圖像數(shù)據(jù)； 水平位移數(shù)據(jù)生成模塊，用于將所述對(duì)所述行駛速度數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，生成橫軸為時(shí)間、 縱軸為車輛水平位移的路面水平位移數(shù)據(jù)；位移加速度數(shù)據(jù)生成模塊，用于對(duì)所述垂直加速度數(shù)據(jù)和所述路面水平位移數(shù)據(jù)進(jìn)行合成處理，生成橫軸為路面水平位移、縱軸為垂直加速度的位移加速度數(shù)據(jù)；位移加速度空間頻率數(shù)據(jù)生成模塊，用于將所述位移加速度數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，生成橫軸為空間頻率、縱軸為空間頻率分量的位移加速度空間頻率數(shù)據(jù)；位移加速度特征數(shù)據(jù)提取模塊，用于對(duì)所述位移加速度空間頻率數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取， 生成位移加速度特征數(shù)據(jù)；路面圖像特征數(shù)據(jù)提取模塊，用于對(duì)所述路面圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，生成路面圖像特征數(shù)據(jù)；分類器輸入數(shù)據(jù)生成模塊，用于將所述位移加速度特征數(shù)據(jù)和所述路面圖像特征數(shù)據(jù)進(jìn)行合并處理，生成分類器輸入數(shù)據(jù)；經(jīng)過訓(xùn)練的分類器，用于對(duì)所述分類器輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，從而得出路面分類結(jié)果。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，還包括采樣頻率匹配模塊，用于對(duì)所述車輛的行駛速度數(shù)據(jù)進(jìn)行插值處理，使得所述車輛的行駛速度數(shù)據(jù)的采樣頻率與所述垂直加速度數(shù)據(jù)的采樣頻率相匹配，并將匹配后的行駛速度數(shù)據(jù)輸出至所述水平位移數(shù)據(jù)生成模塊。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于， 所述位移加速度空間頻率數(shù)據(jù)生成模塊包括位移加速度數(shù)據(jù)樣本分割模塊，用于以水平位移間隔S為單位，將所述位移加速度數(shù)據(jù)進(jìn)行分段，生成η個(gè)位移加速度數(shù)據(jù)樣本；Lomb算法處理模塊，用于使用Lomb算法分別對(duì)所述η個(gè)位移加速度數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行處理，生成包含η個(gè)橫軸為空間頻率、縱軸為空間頻率分量的子位移加速度空間頻率數(shù)據(jù)的位移加速度空間頻率數(shù)據(jù)。
全文摘要
本發(fā)明實(shí)施例涉及一種基于垂直加速度及路面圖像的路面類型識(shí)別方法及裝置，通過對(duì)車輛行駛過程中的水平速度及垂直方向的加速度的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并結(jié)合圖像識(shí)別技術(shù)，通過分類器應(yīng)用，從而進(jìn)行路面識(shí)別。本發(fā)明實(shí)施例的方法和裝置通過引入了新的包含空間頻率的位移加速度特征數(shù)據(jù)，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)單純使用路面圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行路面識(shí)別的不足。由于包含空間頻率的位移加速度特征數(shù)據(jù)，來源于車輛與地面直接接觸時(shí)車輛運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的上下振動(dòng)的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，這更直接的體現(xiàn)了路面表面的狀況。同時(shí)，結(jié)合路面的圖像數(shù)據(jù)，將兩種類型數(shù)據(jù)融合后，作為分類器的輸入數(shù)據(jù)，增加了特征數(shù)據(jù)的數(shù)量，最終大幅度的提高了路面識(shí)別的準(zhǔn)確率和適用范圍。
文檔編號(hào)G06K9/62GK102289674SQ20111019908
公開日2011年12月21日 申請(qǐng)日期2011年7月15日 優(yōu)先權(quán)日2011年7月15日
發(fā)明者王世峰 申請(qǐng)人:王世峰